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| Kriterium |  Agile Starfish Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Sailboat Retrospective |  Agile 4Ls Retrospective |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Verbesserungsoptionen feiner als Start und Stop sortiert werden sollen, bringt sie Beobachtungen in klare Handlungsarten. So wird sichtbar, was mehr, weniger, neu oder weitergeführt werden sollte. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn ein Team Fahrt, Bremsen und Risiken gemeinsam lesen will, bietet sie ein leicht verständliches Lagebild. Sie macht Antrieb, Hindernisse und Gegenwind im selben Bild sichtbar. | Wenn ein Sprint nicht nur bewertet, sondern auch gelernt werden soll, fasst sie Erfahrung in klare Lernkategorien. Sie hält fest, was funktioniert hat, was fehlt und was nächstes Mal anders laufen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 45–75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 | 1-8 | 4-12 | Beteiligtes Team |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Starfish Board, Practice Changes, Experiments | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Sailboat Board, Risks, Improvement Actions | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveVerbesserungExperimenteTeam | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveTeamVerbesserung | RetrospektiveLernenReflexionTeam |